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¿Qué es la Inteligencia Artificial?
Como toda disciplina de reciente creación, la IA no se encuentra unificada 
en términos de objetivos y métodos de investigación. Recientemente, parte de 
los esfuerzos de los investigadores en esta área se han dedicado a la 
definición de dichos objetivos y al recuento de. Las herramientas 
metodológicas utilizadas hasta ahora (Boden, 1977; Dennett, 1978; Sloman, 
1978; Ringle, 1979). Como resultado de este esfuerzo, que dista mucho de su 
conclusión, se han definido algunos acuerdos básicos sobre el área y sus 
estrategias.
Por ahora, es suficientemente claro que el objetivo de la IA es el de 
entender la naturaleza de la inteligencia a través del diseño de sistemas 
computacionales que la exhiban. En forma más concreta, puede afirmarse que, 
en lo que ha transcurrido de su corta historia, la IA ha estado dirigida por 
tres objetivos generales:
1. El análisis teórico de las posibles explicaciones del comportamiento 
inteligente
2. La explicación de habilidades mentales humanas
3. La construcción de artefactos (computadoras) inteligentes
Con estos propósitos en su agenda de investigación, los estudiosos de la IA 
han recurrido al uso de cuatro diferentes estrategias metodológicas: el 
desarrollo de tecnologías útiles en esta área, la simulación, el 
modelamiento, y la construcción de teoría sobre la inteligencia artificial. 
El desarrollo de tecnologías de computación ha sido una empresa titánica que 
los ingenieros en electrónica han tomado en sus manos, sin embargo, sólo una 
pequeña parte de lo que se conoce como ciencia de la computación puede 
incluirse dentro de la IA. No existe todavía un criterio preciso con el cual 
distinguir cuándo un sistema computacional es un sistema de IA, pero el 
acuerdo general es que cualquier máquina que desempeñe una función mental 
que tendría que ser realizada por una inteligencia humana es un ejemplo de 
IA.
La simulación que se hace en IA ha intentado reproducir algunas de las 
características inteligentes de los seres humanos. Estas reproducciones han 
buscado abiertamente la similitud entre una computadora y los seres humanos. 
La elaboración de simulaciones ha sugerido la posibilidad de explorar los 
procesos cognoscitivos humanos, sin embargo los esfuerzos en esta línea, a 
diferencia del modelamiento, han estado dedicados a producir comportamiento 
humano inteligente en las computadoras más que a entenderlo o explicarlo.
El modelamiento, por otra parte, tiene como objeto la utilización de los 
sistemas de IA para entender a la inteligencia humana. Ha sido 
tradicionalmente utilizado por psicólogos y no tiene como requisito 
necesario el uso de computadoras, De hecho, muchas de las teorías sobre 
cognición han utilizado modelos en computadoras sin hacer referencia a 
ellas, por ejemplo, la teoría sobre memoria semántica o sobre representación 
mental.
Finalmente, el trabajo teórico en IA ha abierto por primera vez la 
posibilidad de teorizar sobre la inteligencia sin hacer necesariamente 
referencia a la inteligencia humana. Es decir, se ha propuesto la 
formulación de una teoría de la inteligencia "pura".
Breve historia de la Inteligencia Artificial
Los esfuerzos por reproducir algunas habilidades mentales humanas en 
máquinas y androides se remontan muy atrás en la historia. El mito del 
coloso de Rodas entre los griegos, las estatuas "parlantes" del medioevo, el 
androide de Von Kempelen que jugó al ajedrez con Napoleón, y el "motor 
analítico" de Charles Babbage que calculaba logaritmos, son sólo algunos de 
los ejemplos de este antiguo interés. Igualmente, la concepción de la 
inteligencia humana como un mecanismo no es reciente ni ha estado disociada 
de la psicología: Descartes, Hobbes, Leibniz, y el mismo Hume se refirieron 
a la mente humana como una forma de mecanismo.
Durante el siglo XIX y la primera mitad del XX, las analogías biológicas y 
fenomenológicas desplazaron a la noción de mecanismo en el estudio de la 
mente humana. Sin embargo, a partir de la segunda mitad de nuestro siglo, la 
noción de mecanismo renovó su poder heurístico con la formalización de la 
noción de "computación".
Como algunas máquinas, especialmente las calculadoras, se diseñaron para 
evitar el tener que pensar y para hacer el pensamiento más rápido y exacto, 
fue inevitable que desde sus orígenes las calculadoras, y más adelante las 
computadoras, se relacionaran con la inteligencia y el pensamiento 
enfatizando sus similitudes.
La IA fue introducida a la comunidad científica en 1950 por el inglés Alan 
Turing en su artículo "Maquinaria Computacional e Inteligencia." A pesar de 
que la investigación sobre el diseño y las capacidades de las computadoras 
comenzaron algún tiempo antes, fue hasta que apareció el artículo de Turing 
que la idea de una máquina inteligente cautivó la atención de los 
científicos.
El trabajo de Turing  fue continuado en los Estados Unidos por John Von 
Neumann durante la década de los cincuentas. Su contribución central fue la 
idea de que las computadoras deberían diseñarse tomando como modelo al 
cerebro humano. Von Neumann fue el primero en "antropomorfizar" el lenguaje 
y la concepción de la computación al hablar de la "memoria", los "sensores", 
etc., de las computadoras. Construyó una serie de máquinas utilizando lo que 
a principios de los cincuentas se conocía sobre el cerebro humano, y diseñó 
los primeros programas almacenados en la memoria de una computadora.
Desde sus orígenes la IA se relacionó con juegos como el ajedrez y las 
damas, probablemente debido a que los juegos de mesa constituyen modelos de 
situaciones reales en las que hay que calcular, solucionar problemas, tomar 
decisiones, corregir errores, recordar, etc. A pesar de que esta línea de 
investigación ha sido casi totalmente abandonada en la actualidad, muchos de 
los avances teóricos y metodológicos de la IA se deben a ella. Por ejemplo, 
Samuel diseñó en 1961 un programa que jugaba damas y que era capaz de 
aprender de sus errores, es decir, era capaz de adaptar su comportamiento en 
relación a eventos pasados. Lo pasmoso de este programa fue que, aunada a su 
capacidad de aprendizaje la de memoria, con el tiempo consiguió derrotar 
invariablemente a su creador. El mismo resultado fue obtenido por Bernstein 
a través de un programa que jugaba ajedrez (Boden, 1977). Los grandes 
"retos" entre computadoras y seres humanos se multiplicaron, siendo el más 
famoso de ellos el que ocurrió entre Dreyfus (un enconado crítico de la IA) 
y el programa Machack, en el que Dreyfus fue derrotado en un juego de 
ajedrez de varias horas.
Como resultado de este y otros debates, las preguntas de investigación 
siguieron girando alrededor de la noción de comprensión. Los seres humanos 
comprendemos en una plática mucho más de lo que se nos dice explícita y 
verbalmente (en parte porque la comunicación no~verbal juega un papel muy 
importante y en parte por nuestras capacidades para obtener información del 
contexto y para operar con altos niveles de incertidumbre) y pareció 
importante que estas habilidades fueran reproducidas en una computadora con 
pretensiones de inteligencia. Los investigadores se dedicaron entonces al 
estudio de los aspectos no-verbales del lenguaje y al de reconocimiento de 
patrones.